Fluvoxamine for the Early Treatment of SARS-CoV-2 Infection: A Review of Current Evidence
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
SARS-CoV-2 infection causes COVID-19, which frequently leads to clinical deterioration and/or long-lasting morbidity. Academic and governmental experts throughout the USA met in 2021 to discuss the potential for use of fluvoxamine as early treatment of SARS-CoV-2 infection. Fluvoxamine is a selective serotonin reuptake inhibitor (SSRI) that is a strong sigma-1 receptor agonist, and this may effectively reduce cytokine production, preventing clinical deterioration. This repurposed psychiatric medication has a well-known safety record, is inexpensive, easy to use, and widely available, all of which are advantages during this global COVID-19 pandemic. At the meeting, experts reviewed the existing published literature on the use of fluvoxamine as experimental COVID-19 treatment, as well as prior research on the potential mechanisms for anti-inflammatory effects of fluvoxamine, including for other conditions including sepsis. Investigators shared current trials underway and existing gaps in knowledge. Two randomized controlled trials and one observational study examining the effect of fluvoxamine in COVID-19 treatment have found high efficacy. Four larger randomized clinical trials are currently underway, including three in the USA and Canada. More data are needed on dosing and mechanisms of effect; however, fluvoxamine appears to have substantial potential as a safe and widely available medication that could be repurposed to ameliorate serious COVID-19-related morbidity and mortality. As of April 2021, fluvoxamine was mentioned in the NIH COVID-19 treatment guidelines, although no recommendation is made for or against use. Available data may warrant clinician discussion of fluvoxamine as a treatment option for COVID-19, using shared decision making. Video Abstract.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle